一种智能自主式无人机反制系统的制作方法

1.本发明属于无人机反制技术领域，尤其涉及一种智能自主式无人机反制系统。


背景技术：

2.无人机最初出现于军事领域，近几年，由于科技的进步，促使无人机进入了智能化的时代，无人机逐渐广泛应用于摄影、包裹递送、环境监测、道路交通状况实时监测、遥感测绘、气象监测、植物保护、工业安全等民用领域。随着电子设备的小型化和成本的降低，无人机(uav)产业链不断完善，微型无人机系统的市场大幅度扩张。今年，世界各地出现了新冠疫情这加速了无人机在社会上的使用，如无人机实现非接触式货物和药物输送。此外，无人机还可应用于移动或临时蜂窝基站，为地面用户提供具有低成本、高移动性的无线通信。
3.然而无人机尺寸小，无人机飞行制度也不够完善，无人机很难被跟踪或有效管理，在无人机的爆炸性增长为人们带来了便利的同时，对国家安全构成了新型安全威胁。我国很多地区规定，禁止无人机任意飞行，然而，仍然有人携带无人机无视禁飞令违规飞行，给公共和个人安全带来了隐患，因此在保护空域内需要一种能够对无人机进行反制的装备。
4.近年来，激光武器和防空导弹发射所用时间极短，非常适合应对现有反制技术难以对付的突然出现的近距离目标，并且兼备软杀伤和硬杀伤能力，使无人机内的传感器不能正常工作，也可以破坏其壳体结构，直接将其摧毁。但是，武器和导弹技术费用高，而且对这类来历不明的飞行物，需要经验丰富的工作人员操纵地空导弹等武器，实施拦截摧毁，并且周围环境复杂，很容易伤及城市建筑及人群，运用武器反制技术对付目标无人机成本过高、效率低下且缺乏自主能力，因此本发明不采用激光器、导弹等传统拦截技术。
5.总体来看，现有的无人机反制系统或多或少都缺乏自主性和自适应能力，在实际环境中反制效果也是差强人意，并且激光武器、低空防空导弹、高射炮和干扰枪等这些单一的反制系统一般不能解决复杂的无人机黑飞问题，通常需要采用多种反制手段相配合，再结合当前人工智能的快速发展，我们更需要采用一种高度智能化、自主化的无人机反制系统，一种不需要人参与的反制系统。因此本发明利用多种反制技术，将ai赋能网络攻击手段、智能无人机捕网、多频段无线电干扰和gps自主式诱骗手段做技术整合，通过管控平台智能调度，形成一整套全新的智能自主式反制系统，对恶意无人机进行自主拦截，为低空空域提供安全保障，构筑低空安全信息化发展总体架构，以提升安防管理立体化和国家空域治安信息化协同一体化的反无人机技术为宗旨，全面参与智慧城市建设，加速与低空产业等新兴业态的深度融合。
6.cn110635862a，一种无人机反制系统，该系统包括：压制信号模块，用于产生压制信号，并将压制信号发送给无人机，以阻断无人机与用户终端的通信；导航定位诱骗干扰模块，用于当无人机与用户终端的通信成功阻断后，获取目标接收机的真实导航信号，根据真实导航信号生成诱骗信号，并将诱骗信号注入到无人机；以使无人机无法解算或者解算出错误的自身位置信息，并进一步的通过遥控诱骗干扰模块对所述遥控信号进行处理，生成控制所述无人机的控制指令，控制所述无人机进入预设区域并迫降，以达到更深层次的干
扰的目的，从而使无人机的诱骗干扰达到理想效果。但是该专利存在一些缺陷，比如：一、若无人机与用户终端成功阻断，无人机会立刻进入保护机制，返航或者降落，此时再去获取导航和遥控信号，并且生成诱骗信号已然来不及；二、当无人机集群入侵时，该专利遥控诱骗效果差强人意，因为一一破解遥控信号实现诱骗压制的手段耗时又耗力，并且随着无人机通信技术和加密技术的提升，破解难度越来越大，需要定期更新无人机频谱特征适配库和通信协议，成本较高；三、该专利技术单一且缺乏自主性和自适应能力，单一的无线电技术不能解决复杂的无人机黑飞问题，通常需要采用多种反制手段相配合，再结合当前人工智能的快速发展，我们更需要采用一种高度智能化、自主化的无人机反制系统，一种不需要人参与的反制系统。因此本发明利用多种反制技术，将ai赋能网络攻击手段、智能无人机捕网、多频段无线电干扰和gps自主式诱骗手段做技术整合，通过管控平台智能调度，形成一整套全新的智能自主式反制系统，对恶意无人机进行自主拦截，为低空空域提供安全保障。


技术实现要素：

7.本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种智能自主式无人机反制系统。本发明的技术方案如下：
8.一种智能自主式无人机反制系统，其包括：ai赋能网络攻击模块、智能无人机捕网模块、gps导航诱骗模块、多频段无线电干扰压制模块，其中，ai赋能网络攻击模块用于搭载智能设备，调用攻击工具，利用软件漏洞切断控制器与无人机的wifi链路，实现接管入侵无人机；智能无人机捕网模块用于自主跟踪无人机，自主发射无人机捕网，实现自动作业，gps导航诱骗模块用于产生诱骗信号，以使无人机诱骗到预设地点，多频段无线电干扰压制模块用于产生压制信号阻断无人机与用户终端的通信。
9.进一步的，所述多频段无线电干扰模块包括信号处理模块、信号发射模块。信号处理模块用于产生比无人机通信频率更大功率的同频段干扰信号，并将干扰信号发送给信号发射模块；信号发射模块用于使用多个全向天线同时发射多个频段的干扰信号，对无人机集群实施全向干扰，大面积阻断遥控器与无人机的飞控链路，迫使无人机返航、降落或者悬停，使其不进入保护区域。
10.进一步的，所述相应的反制信号包括两种：干扰无人机固定频点信号，可释放相同频点的同频段干扰信号进行技术性阻断；干扰无人机跳频信号，当目标无人机每一个单独时隙的频段改变时，应能自动结合识别的信号特征和跳频参数，分别在每一个时隙释放相对应频点的同频段干扰信号进行阻断。
11.进一步的，信号处理模块用于产生比无人机通信频率更大功率的同频段干扰信号，具体包括：信号处理模块可以在管控平台的控制引导下，根据无线电识别设备侦察获取的目标无人机信号特征，直接产生不同频段的射频干扰信号，所述干扰信号再经过宽带功率放大器功率放大后发送给信号发射模块。
12.进一步的，所述ai赋能网络攻击模块包括拒绝服务攻击模块、未经授权的根访问攻击模块、去认证攻击模块和数据包欺骗模块，拒绝服务攻击模块用于消耗网络带宽，增大控制链路网络延迟，使无人机与遥控器失去联系，无人机返航、降落或悬停；未经授权的根访问攻击模块用于通过网络协议获取root权限可轻松关闭或攻击无人机；去认证攻击模块用于向无人机网络发送去认证帧，无人机与遥控器的连接被取消认证，无人机停止接收数
据包，连接中断，无人机返航、降落或悬停；数据包欺骗模块用于模仿网络上的控制数据包，接管或控制无人机，使其降落或返航。
13.进一步的，所述智能无人机捕网模块当系统锁定入侵无人机，到达目标附近区域地面跟踪装置获取所述威胁目标位置，再将参数发送给在地面待命的反制无人机进行自主追踪，接近至合适的发射位置，当目标锁定时，发射捕捉网进行捕捉，捕捉网自带降落伞，能够安全的将入侵无人机降落到地面。
14.进一步的，所述智能无人机捕网模块还设置有目标检测跟踪装置，选择 yolo作为目标检测模型，利用建立的无人机数据集，实现无人机对入侵无人机的实时检测与定位，用于连续图像识别目标无人机；
15.基于建立的无人机数据集进行联合网络预训练；自主跟踪部分以检测流程的输出为输入，对前一帧进行卡尔曼滤波预测并根据检测结果对当前帧的更新，并结合初始化时保留的运动和外观特征进行多种匹配，最后将确认态的轨迹输出，以便无人机飞行控制系统对飞行状态做出实时调整。
16.进一步的，所述目标检测跟踪装置具体包括：
17.图像采集模块：用于通过无人机携带的摄像头采集跟踪目标的图像；
18.目标位置预测模块：初始化目标跟踪模型，实时预测跟踪目标在图像中的位置和尺度；
19.云台调整模块：根据跟踪目标在图像中的位置和尺度，调整摄像头云台和俯仰偏转角度，使跟踪目标始终保持在图像的中央；
20.目标距离测量模块：建立图像中的跟踪目标与现实环境中的跟踪目标的对应关系，以测量摄像头与跟踪目标之间的距离；
21.目标追踪模块：目标检测模型被建立的无人机数据集训练后，实时检测目标无人机，目标跟踪模型将目标检测模型的输出为输入，对前一帧进行卡尔曼滤波预测并根据检测结果对当前帧的更新，并结合初始化时保留的运动和外观特征进行匹配，最后将确认态的轨迹输出，以便无人机飞行控制系统对飞行状态做出实时调整，以使摄像头与跟踪目标保持在预设的距离范围内。
22.进一步的，所述合适的发射位置具体为，当无人机与目标的距离小于第一阈值时，引导装置和测距装置控制无人机精确逼近目标，当无人机与目标之间的距离小于第二阈值时，抛网装置自动触发，发射拦截网对目标实施拦截，最后捕捉无人机返航。
23.本发明的优点及有益效果如下：
24.本发明的创新主要是形成一整套全新的智能自主式反制系统，管控平台根据不同环境灵活调度权利要求2多频段无线电干扰压制模块、权利要求5ai赋能网络攻击模块、权利要求6智能无人机捕网模块和权利要求10gps导航诱骗模块。一方面，无线电干扰技术存在一定量的电磁辐射，而自主网络攻击和智能无人机捕网方式无附加危害、成本低、移动性强、高度智能化、自主化，因此少个无人机入侵时，本发明优先调用权利要求5ai赋能自主网络攻击模块和权利要求6智能无人机捕网模块；但另一方面，当无人机集群入侵时，考虑到自主网络攻击无人机的时延以及智能无人机捕网的损耗的局限性，又鉴于无线电干扰技术的作用范围广，具备针对“无人机集群”的打击能力，本发明会自动启动权利要求2多频段无线电干扰压制模块和权利要求10gps导航诱骗模块，杜绝漏网之鱼。总而言之，各模块分工
合作，通过多模式部署，可实现无人值守，精准驱离或迫降入侵无人机，保障低空空域安全。
25.并且本发明专利有两大核心模块，分别是权利要求5ai赋能自主网络模块和权利要求6智能无人机网捕模块；所述权利要求5ai赋能自主网络模块搭载智能设备，嗅探到目标无人机控制数据包后，脚本调用攻击工具远程切断无人机的wifi控制链路进行网络侵袭，接管无人机，通过人工智能的手段，获得无人机的控制权，使得无人机安全着陆；传统的无人机捕网可以减少电磁辐射污染，能够安全的将入侵无人机降落到地面，但是传统无人机抛网的拦截精度和自动化程度低下，而本发明所述权利要求6智能无人机捕网模块，能实现探测跟踪反制一体化，权利要求7目标检测跟踪装置具有自主特性，可以不依赖操作员控制，自主探测目标，稳定跟踪目标无人机后，在接近目标无人机，即无人机与目标之间的距离小于一定阈值时，自主触发抛网装置，实现对目标无人机的精准定位与追踪反制。同时本发明所述两种反制手段具有实用性，且部署简单、对环境友好，能够实现反制无人机的效能最大化。
附图说明
26.图1是本发明提供优选实施例无人机反制系统示意图；
27.图2是无线电干扰压制模块的工作示意图；
28.图3是gps导航诱骗模块的工作示意图；
29.图4是自主网络攻击模块的工作示意图；
30.图5是智能无人机捕网模块的工作示意图；
31.图6是智能自主式无人机反制系统方案部署图。
具体实施方式
32.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
33.本发明解决上述技术问题的技术方案是：
34.1、以下介绍本发明的必要性和意义
35.本发明所公开的系统结合重大项目、重点单位安全保卫任务实际需求，针对无人机入侵突发事件，能够及时发现并做出相应反制，所述反制系统拥有多种自主性智能技术，实现全过程智能无人值守，全流程自动处置，可自适应复杂动态环境，搭建各种安全防护系统，使天网工程更有保障，助力智慧城市，构建全社会智能化建设。本发明的多智能技术多源融合的智能自主式低空防御系统在识别锁定目标后，能实现对非法无人机的多智能体协同点对点打击，对保护区域内多目标的全息、全方位、全时段实时精准管控。
36.1、干扰压制现状分析
37.无线电干扰压制技术基于软件无线电数字处理技术，该反制技术作用范围广。但近年来，大功率压制干扰功率大、效果差、容易被发现，而且无线频谱污染严重，并不是一种较为高效、可靠和环保的反制方法，不适宜在城市环境推广应用。
38.而本发明多频段无人机干扰反制技术从绿色环保的角度出发，针对目标信号本身特征，利用软件无线电技术，自主产生针对性的不同频段的干扰信号，切断无人机的控制链路，实现了高效、软杀伤、低功率、精准压制无人机，解除了无人机等“低小慢”航空器对社会
造成的安全威胁。
39.2、gps诱骗现状分析
40.近年来，gps定位技术可为无人机提供随时随地的准确位置信息服务，安装高精度gps模块的无人机采用预设路径飞行模式，理论上与控制器可以不进行任何形式的数据传输，可以实现自主飞行和智能返航，仅依靠gps导航信号飞往预设地点，因此无线电干扰技术不能有效管制此类无人机。
41.此时亟待一种成本可控、无二次伤害、可重复使用、无需重复投入、可压制 gps信号的反制技术，去实现无人机安全驱离或降落，而gps导航诱骗技术因其操作简单、成本较低、易于携带与架设、破坏性小等优势，已成为反无人机技术体系中不可或缺的一部分，因此本发明利用gps导航诱骗技术破解无人机控制链路信号，并逆向重构导航信号，从而实现对无人机的定点驱离或迫降。
42.3、自主网络攻击现状分析
43.目前，国内外对管控产品在反制无人机方面，根据跟踪定位系统提供的目标位置，采用导弹、无人机撞击或激光等硬杀伤武器或无线电干扰和噪声干扰等软杀伤武器，主要以无线电干扰为主，通过阻断无人机的控制链路使无人机返回或降落，使无人机无法按照指定的路径继续飞行。
44.但由于恶意无人机绝大多数都呈现出“低、小、慢”的目标特性，采用传统的导弹、无人机撞击或激光等硬杀伤武器以及无线电干扰和噪声干扰等软杀伤武器所能实现的无人机打击效果有限。并且现有技术的无人机干扰诱骗方式单一，导致无人机干扰诱骗效果不理想，因此可以考虑一种自主网络反制技术，搭载智能化平台，通过切断无人机的wifi控制链路进行网络侵袭，使无人机失去连接后与攻击方建立连接，并发出关机命令，无人机将被远程关闭，可使无人机丧失飞行能力甚至受到远程控制，从而实现ai赋能网络攻击。
45.4、智能无人机捕网现状分析
46.目前，无线电干扰的方式对目标无人机进行处置，易造成无人机坠毁，无线电干扰武器能够对环境造成严重的电磁污染，而用无人机捕网可以减少二次伤害的概率。在目标无人机对无线电反制不敏感时也采用无人机捕网进行反制，不仅可以减少电磁辐射污染，还可以降低保护空域内正常信号被干扰的风险。采用无人机发射捕网的装置进行捕捉，是一种针对“低慢小”目标无人机的无附加伤害的反制技术，并且捕网自带降落伞，能够安全的将入侵无人机降落到地面，便于进行后续处理和避免损伤无人机带来的法律纠纷。
47.然而，无人机捕网发射拦截技术存在有效拦截距离较短、发射捕网少、捕捉效率低、使用成本高的不足，手控无人机抛网拦截方式存在拦截精度及自动化程度低的不足，因此本发明设计了一种探测跟踪反制一体化的无人机多捕网转盘发射机制，该方法有自主特性，可以不依赖操作员控制，发射无人机自主探测多目标无人机，稳定跟踪目标无人机后，在接近目标无人机，即无人机与目标之间的距离小于一定阈值时，自主触发抛网装置，实现对多目标无人机的精准定位与追踪反制。
48.本发明采用智能自主式无人机反制装备，考虑到高压电缆附近、学校周边、航空机场等城市应用场景，火力打击类的大规模杀伤性武器难以布防，本发明采用部署简单、对环境友好的反制技术，并根据不同环境灵活联动不同反制设备，实现反制效能最大化。
49.1、干扰压制
50.所述多频段无线电干扰模块，其特征在于，先用信号处理模块产生比无人机通信频率更大功率的同频段干扰信号，并将干扰信号发送给信号发射模块，信号发射模块使用多个全向天线同时发射多个频段的干扰信号，对无人机集群实施全向干扰，大面积阻断遥控器与无人机的飞控链路，迫使无人机返航、降落或者悬停，使其不进入保护区域。
51.相应的反制信号包括：干扰无人机固定频点信号，可释放相同频点的同频段干扰信号进行技术性阻断；干扰无人机跳频信号，当目标无人机每一个单独时隙的频段改变时，应能自动结合识别的信号特征和跳频参数，分别在每一个时隙释放相对应频点的同频段干扰信号进行阻断；最终实现干扰设备低功耗，以减少干扰其他无线电设备的可能性。
52.2、gps导航诱骗
53.所述gps导航诱骗模块在特定授权情况下，获取目标无人机的实际gps导航信号，根据所述实际gps导航信号，用gps信号模拟器生成gps导航诱骗信号，再发射给目标无人机，迫使无人机偏离自身航线，并诱捕到指定位置，从而达到驱离其飞行的目的，这是实现对无人机管控的重要技术手段。
54.所述gps信号模拟器生成gps导航诱骗信号，具体包括：获取实际目标无人机的gps导航信号，根据信号功率、测距码或载波相位等，生成诱骗信号，再经过功率调制发射给无人机，则可以实现无人机禁飞区设置、返航点欺骗和航路欺骗等，驱使无人机飞往指定位置。
55.3、自主网络攻击
56.所述自主网络攻击模块，其特征在于，搭载智能化平台实现ai赋能自主攻击，包括拒绝服务攻击子模块、数据包欺骗子模块、去认证攻击子模块和未经授权的根访问攻击子模块。
57.各子模块利用wifi网络和远程开放端口来进行交互的方法，采用一定手段建立与目标无人机的无线连接，就可以攻击其飞控系统，或对入侵无人机遥控链路进行有效接入管控，迫使目标无人机归航或接管无人机使其降落到预设的位置。
58.所述各子模块通过智能排序实现自主攻击，其特征在于，智能化平台自主监测网络流量，嗅探数据包，获取无人机wifi接入点后，立刻执行拒绝服务(dos) 攻击脚本，增大无人机控制链路网络延迟；然后智能查询打开端口，调用访问端口脚本程序，获取root权限，轻松关闭无人机；若没有打开的端口，平台会自动进行去认证攻击试验，向连接的wifi网络发送去认证帧，使无人机停止接收控制端数据包；若平台监测到无人机与控制器没有断开连接，则模仿控制数据包，自动生成欺骗数据包，接管无人机并使其安全着陆。
59.4、智能无人机捕网
60.所述智能无人机捕网模块，其特征在于，空地一体结合，即当系统锁定入侵无人机，到达目标附近区域地面跟踪装置获取所述威胁目标位置，再将参数发送给在地面待命的反制无人机进行自主追踪，接近至合适的发射位置，当目标锁定时，发射捕捉网进行捕捉，捕捉网自带降落伞，能够安全的将入侵无人机降落到地面。实现全程自主作业，对多旋翼无人机进行高效、精确的反制处置。
61.所述自主追踪部分设计了一种目标检测算法，选择yolo作为本发明原型系统的目标检测模型，利用建立的无人机数据集，实现无人机对入侵无人机的实时检测与定位。并设计了一种目标跟踪算法，基于建立的无人机数据集进行联合网络预训练。自主跟踪部分以
检测流程的输出为输入，对前一帧进行卡尔曼滤波预测并根据检测结果对当前帧的更新，并结合初始化时保留的运动和外观特征进行多种匹配，最后将确认态的轨迹输出，以便无人机飞行控制系统对飞行状态做出实时调整。
62.所述合适的发射位置具体为，当无人机与目标的距离小于第一阈值时，引导装置和测距装置控制无人机精确逼近目标，当无人机与目标之间的距离小于第二阈值时，抛网装置自动触发，发射拦截网对目标实施拦截，最后捕捉无人机返航。
63.所述智能无人机捕网基于无人机平台，组件包括转盘和六个以上的捕网，所述每个捕网安装在转动机构上并且随转盘转动。当需要对多个黑飞无人机进行拦截时，则根据多个目标无人机的位置关系，按照每一个无人机对保护区域的威胁程度，计算出需要拦截的目标无人机的先后顺序，按顺序依次靠近各目标无人机，接近至合适的发射位置时，自动触发抛网装置，转动转盘，保证发射装备可连续发射捕网。本发明既增加了捕网发射的自主性和打击准确率，又将多个黑飞无人机捕捉后带离保护区域，增加了对空域的保护力度。
64.1、总体任务：模块具体化
65.如图1所示为无人机反制系统示意图，具体模块分为：
66.1、无线电干扰模块：产生的压制信号阻断无人机与用户终端的通信；
67.2、gps导航诱骗模块：产生诱骗信号，以使无人机诱骗到预设地点；
68.3、自主网络攻击模块：切断控制器与无人机的wifi链路，实现接管入侵无人机；
69.4、智能无人机捕网模块：自主跟踪无人机，自主发射无人机捕网，实现自动作业。
70.a、干扰压制
71.如图2为无线电干扰压制方法示意图，无人机多频段无线电压制方法包括以下步骤：
72.s11：探测设备探测保护空域内目标无人机的位置信息和视频信息；
73.s12：若是非法无人机，无人机管控平台开启无线电干扰装置，信号处理模块产生比无人机通信频率更大功率的同频段干扰信号，再传给信号发射模块；
74.s13：信号发射模块使用多个全向天线同时发射多个频段的干扰信号向目标无人机，干扰无人机控制链路和图传链路，迫使目标无人机降落或返航。
75.进一步的，所述步骤s12具体包括：
76.若识别出可疑目标中有多个无人机，则根据多个目标无人机的位置关系，按照每一个无人机对保护区域的威胁程度，计算出需要反制的目标无人机的先后顺序，按顺序依次向各目标无人机发射干扰信号，并且每次可同时发射多个目标相对应频段的干扰信号。
77.进一步的，所述步骤s13具体包括：
78.可以设想信号处理模块也可破解接收到的目标无人机的飞控信号，分析飞控信号的跳频序列、编码方式/控制命令格式、控制逻辑等，重构无人机飞控信号，并向无人机目标发射重构后的飞控压制信号，以夺取无人机目标的控制权。
79.b、gps导航诱骗
80.如图3为gps导航诱骗方法示意图，无人机gps导航诱骗方法包括以下步骤：
81.s21：无人机管控平台开启gps导航诱骗装置；
82.s22：捕获无人机实际gps导航信号；
83.s23：用gps信号模拟器生成gps导航诱骗信号；
84.s24：根据无人机识别装置实时反馈的目标无人机信息，调整gps导航诱偏信号功率大小，实行松弛有度的诱骗信号反制，确保对无人机的反制成功率；
85.s25：发射gps导航诱偏信号，使无人机偏离原来的轨迹，而向设定的驱离迫降方向飞行，直至无人机飞离保护区域；
86.s26：无人机管控平台在确定无人机驱离迫降后，远程关闭gps导航诱骗装置。
87.c、自主网络攻击
88.如图4所示为自主网络攻击模块示意图，自主网络攻击模块，搭载智能化平台实现ai赋能自主攻击，其包括拒绝服务攻击模块、数据包欺骗模块、去认证攻击模块和未经授权的根访问攻击模块。
89.所述各子模块通过智能排序实现自主攻击，其特征在于，智能化终端自主监测网络流量，嗅探数据包，获取无人机wifi接入点后，立刻调用拒绝服务(dos) 攻击模块，增大无人机控制链路网络延迟；然后智能查询打开端口，调用未经授权的根访问攻击模块，获取root权限，轻松关闭无人机；若没有打开的端口，平台调用去认证攻击模块，向连接的wifi网络发送去认证帧，使无人机停止接收控制端数据包；若平台监测到无人机与控制器没有断开连接，则调用数据包欺骗模块，模仿控制数据包，自动生成欺骗数据包，包含远程执行攻击无人机的指令，比如，建立连接到无人机后，数据包存放关机指令，无人机被远程关闭，从而自动化接管无人机并使其安全着陆。
90.1、拒绝服务攻击模块具体包括如下步骤：
91.s311：通过wireshark等工具抓包，找到网络中目标无人机ip，记录飞行状态控制包；
92.s312：将icmp数据包发送到无人机网络接口，以测量无人机的正常rtt；
93.s313：短时间内向目标无人机发送大量ping包，消耗主机资源，主机资源耗尽后，无人机瘫痪，与控制器的连接被中断，使得无人机迫降或返航。
94.2、未经授权的根访问模块具体包括如下步骤：
95.s331：监测无人机与控制器的流量，识别控制数据包；
96.s332：返回一个打开的端口；
97.s333：访问打开的端口，可通过telnet协议建立连接，若无需任何凭据即可使用，则攻击者将具有root访问权限，即可轻松关闭无人机，也可通过ftp协议连接，可以将文件从无人机传输到攻击端上。
98.3、去认证攻击模块具体包括如下步骤：
99.s331：找到网络中目标无人机ip，记录飞行状态控制包；
100.s332：ping检测每个设备，然后使用arp-a命令来找到无人机和控制器的mac 地址；
101.s333：利用air crack-ng软件对无人机目标主机发起攻击，通过射频收发天线向连接的wifi网络发送去认证帧。使控制器(客户端)停止接收数据包，无人机和控制器的连接被中断，无人机返航或迫降。
102.4、数据包欺骗模块具体包括如下步骤：
103.s321：拦截网络上发送的数据包，并允许进行协议检查；
104.s322：编写欺骗命令python脚本，需要对所有值进行硬编码，包括模仿控制器的ip
地址、模仿控制器的mac地址(若取消身份验证攻击成功，关闭远程配对，就不用模仿mac地址)、重置计数器或者使用更高的序列号欺骗被拦截的数据包、使用控制器命令与语法，如takeoff()or land()等接管无人机，以使无人机安全着陆。
105.d、智能无人机捕网
106.智能无人机捕网模块包括以下步骤：
107.s41：无人机管控平台将无人机设置为待机状态；
108.s42：无人机管控平台探测识别入侵无人机后，控制光电跟踪设备对所述目标进行动态跟踪；
109.s43：无人机管控平台获取所述目标实时位置信息和运动状态信息，且反制无人机实时获得目标无人机的速度和加速度后，到达所述威胁目标附近区域；
110.s44：反制无人机利用目标检测装置，连续图像识别目标无人机；
111.s45：反制无人机利用目标跟踪装置，对飞行状态做出实时调整，追踪并逼近目标无人机；
112.s46：当捕捉无人机与目标无人机的距离小于第一阈值时，通过引导装置和测距装置控制无人机精确逼近所述目标无人机；
113.s47：当捕捉无人机与目标无人机之间的距离小于第二阈值时，抛网装置自动触发，发射拦捕网将所述目标无人机缠绕降落；
114.s48：无人机管控平台控制捕捉无人机返航。
115.进一步的，所述步骤s44、s45中目标检测、跟踪装置具体包括：
116.1、图像采集模块：通过无人机携带的摄像头采集跟踪目标的图像；
117.2、目标位置预测模块：初始化目标跟踪模型，实时预测跟踪目标在图像中的位置和尺度；
118.3、云台调整模块：根据跟踪目标在图像中的位置和尺度，调整摄像头云台和俯仰偏转角度，使跟踪目标始终保持在图像的中央；
119.4、目标距离测量模块：建立图像中的跟踪目标与现实环境中的跟踪目标的对应关系，以测量摄像头与跟踪目标之间的距离；
120.5、目标追踪模块：目标检测模型被建立的无人机数据集训练后，实时检测目标无人机，而后目标跟踪模型将目标检测模型的输出为输入，对前一帧进行卡尔曼滤波预测并根据检测结果对当前帧的更新，并结合初始化时保留的运动和外观特征进行多种匹配，最后将确认态的轨迹输出，以便无人机飞行控制系统对飞行状态做出实时调整，以使摄像头与跟踪目标保持在预设的距离范围内。如图5所示为智能无人机捕网模块图。
121.2、方案部署
122.因为无线电干扰技术存在一定量的电磁辐射，且自主网络攻击和智能无人机捕网方式无附加危害、成本低、移动性强、高度智能化、自主化，因此少个无人机入侵时，本发明通过管控平台智能调度自主网络攻击和智能无人机网捕模块；但当无人机集群入侵时，考虑到自主网络攻击无人机的时延以及智能无人机捕网的损耗的局限性，又鉴于无线电干扰技术的作用范围广，具备针对“无人机集群”的打击能力，本发明会智能优选无线电干扰和gps导航诱骗模块，杜绝漏网之鱼。
123.所述少个无人机入侵时，可优先调用自主网络攻击模块，找到无人机wifi 控制链
路，实施针对性的网络攻击，如果不能及时接管或驱使无人机，再根据地面站传输的目标位置，调用智能无人机捕网模块，发射带捕网无人机自主跟踪入侵无人机，当与目标的距离低于阈值时，无人机转动转盘，发射捕网，将无人机带回地面。
124.所述多个无人机入侵时，优先调用智能无人机捕网模块，通过地面传输的目标位置，发射带捕网无人机，自主跟踪目标无人机，根据入侵危害严重性排序，依次靠近，捕捉该目标无人机，再转动转盘，确保发射孔位有捕网装置，所述带捕网无人机结合地面站传来的下一个目标位置，迅速展开自主跟踪并发射网捕，直至最后一个无人机被带回地面后，带捕网无人机自动归航。
125.所述无人机集群入侵时，可直接调用多频段无线电干扰压制模块，若此时效果不明显，立即开启gps导航诱骗模块，实施时效性同步压制诱骗，直至全部无人机降落或返航后，关闭无线电干扰模块和gps导航诱骗模块。如图6所示为智能自主式无人机反制系统方案部署图。
126.3、无人机管控平台
127.a、平台组件
128.所述管控平台基于windows的开放架构，集成了反制系统的各个组件模块，主要包含ai赋能网络攻击模块、智能无人机捕网模块、gps导航诱骗模块，和多频段无线电干扰压制模块，是无人机反制系统的核心管制和显控单元。
129.b、平台功能
130.无人机管控平台主要用于对反制系统进行指挥控制，同时能对所有的数据进行审计和记录，实现无人防守、智能预警、自主反制的全天候有效管制。
131.所述平台的显控界面简洁直观，操作界面友好，识别装置、无线电干扰、gps 导航诱骗、自主网络攻击、智能无人机捕网等反制装备状态在同一界面下实时展示；电子地图准确标记无人机方位、距离、高度等位置信息，同步形成轨迹图、时间戳。
132.支持长时间保存读取无人机入侵监控视频、地图轨迹记录、报警记录、反制日志，支持长时间保存反制装备的工作时间、参数设置、运行状态等数据的记录，用户能轻松调取最关心的数据信息。
133.此外，本发明管控平台智能化程度高，终端可判断可疑目标是否为目标无人机，若是，则根据目标无人机的网络流量生成网络攻击控制指令，根据目标无人机的位置信息生成智能无人机捕网发射指令，根据目标无人机的通信频段生成干扰压制信息，根据目标无人机的gps导航信号特性启动gps诱骗信号生成模块。
134.最后应说明的是：本发明可视化显控界面为满足重点项目需求，支持自定义增添或删减智能反制设备，操作简单，自由度大，可实现多组智能反制装备被终端智能调配，共同维护保护区域的空域安全。
135.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
136.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的
包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
137.以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。